1.無人車的自動定位系統
定義：相對乙個座標系，無人車的自定位系統知道汽車的位置和姿態2.位置和姿態分別有三個自由度。
如果本地座標系已經定義好，車上的座標系相對於本地座標系的變化（即姿態的變化），可用本地座標系的三個軸和相對座標系的這三個軸之間的三個夾角表示。
除了位置和姿態這兩個維度，自定位系統還要輸出很多資訊。除去速度、加速度和角速度外，自定位系統還需要對位置和姿態加上乙個置信度，表示這次輸出的定位結果好不好。
3.對於自動駕駛汽車，定位的指標要求大概分為三個部分：
4.為什麼無人車需要乙個精準的定位系統？
無人車感知和決策本身的能力並沒有達到像人類這樣聰明的程度，所以需要定位和地圖
速度、加速度、角速度燈資訊用於路線規劃及車輛控制
對於車來講，速度資訊**於定位模組。定位模組告訴車輛現在的速度是多少。感知模組告知前面可能要開慢一點。控制模組接收到指令之後會控制車輛慢一點。
5.定位的方法大體上可以分為三個部分
6.差分技術分為物理差分和距離差分兩種。距離差分又分為偽距差分和載波相位差分。
7.載波相位差分的缺點：
8.雷射定位：
9.視覺定位：
10.車道線檢測：
慣性導航：
慣性導航是基於imu的，裡面包含有加速度計和陀螺儀。11.多感測器融合定位——gnss定位、雷射定位、視覺定位還有慣性導航
(1)多感測器融合定位的核心是中間的卡爾曼濾波器，這是乙個狀態誤差的卡爾曼濾波器。
(2)該濾波器接收慣性導航輸出的遞推，作為它的時間更新，保證濾波器往前走和高頻的輸出。還接受gps、雷射點雲定位，或者是視覺定位的輸出去做低頻的狀態更新。
1.三維幾何變換——座標系
2.二維幾何變換——二維旋轉
在座標系下面能夠將乙個點旋轉到另乙個位置3.三維幾何變換——三維旋轉
旋轉矩陣一般在優化過程中不會使用，四元數在優化過程中使用的非常多
4.平移
5.剛體位置和朝向
6.定位時常用的座標系
總結：1.gnss定位技術
2.載波定位技術
gnss的問題
3.雷射點雲
紅色代表響應比較好4.視覺定位技術綠色代表過度
藍色代表概率比較低
視覺定位的輸出也是xyz和yaw，即位置和朝向。視覺定位通過攝像頭識別影象中具有語義資訊的穩定特徵並與地圖做匹配，得到位置和朝向資訊。
首先是攝像頭進行影象特徵的檢測，主要是進行車道線和桿狀物的檢測。通過gps給出的初始位置，基於初始位置對3d地圖和攝像頭檢查到的資訊進行特徵匹配。用imu和輪速計去做姿勢的**，給出乙個不錯的姿勢。最後的結果輸出給融合模組，融合可以將gps、視覺定位、imu資料整合，優化定位結果並提供高頻輸出。
5.捷聯慣性導航系統
比力，位置->速度->姿態
6.組合導航系統
核心是：卡爾曼濾波遞推結算的步驟
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